Data Assimilation Scientist: 2DEnVar for Land Temp (Hybrid)

Météo-France; Toulouse; Hybrid; EUR 39,000 - 46,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote work 1 jour/semaine

Job summary

Météo-France recherche un/e chercheur/ingénieur·e pour travailler sur l’assimilation de données et le développement de systèmes d’ensembles variationnels (2DEnVar) en lien avec le projet CHERRI, à Toulouse. Vous contribuerez à l’intégration d’observations et à l’évaluation des résultats dans le cadre du GMAP-CNRS.

Le poste nécessite une maîtrise des langages Fortran/C++/Python, une expérience en data assimilation et une forte aptitude à travailler en équipe, avec une autonomie scientifique et

Qualifications

• Expérience en assimilation de données requise.
• Connaissance de Fortran/C++/Python nécessaire.
• Maîtrise de l’anglais exigée (écrit et parlé).
• Autonomie, rigueur et travail en équipe attendus.

Responsibilities

• Contribuer à l’intégration des observations dans les modèles Météo-France.
• Participer au développement et à l’évaluation d’un système d’assimilation (2DEnVar).
• Rédiger des rapports et présenter les résultats au sein du projet CHERRI.

Skills

Data assimilation

Anglais (maîtrisé)

Autonomie

Esprit d’équipe

Analyse

Rigueur

Curiosité scientifique

Education

Master ou Doctorat

Tools

Fortran

C++

Python

Job description

Météo-France recherche un/e chercheur/ingénieur·e pour travailler sur l’assimilation de données et le développement de systèmes d’ensembles variationnels (2DEnVar) en lien avec le projet CHERRI, à Toulouse. Vous contribuerez à l’intégration d’observations et à l’évaluation des résultats dans le cadre du GMAP-CNRS.

Le poste nécessite une maîtrise des langages Fortran/C++/Python, une expérience en data assimilation et une forte aptitude à travailler en équipe, avec une autonomie scientifique et